提示工程入门：参数设置与实践指南

"提示词工程是一种创新方法，旨在通过精心设计的指令和上下文来优化大型语言模型的性能，以高效地完成特定任务。它主要关注于如何构建和调整提示词参数，以及如何利用这些工具进行有效的交流。以下是从10分钟提示词工程学习课程中提炼的关键知识点： 1. 简介： - 提示词工程的核心目标是设计出最有效的提示词，引导模型理解用户意图并提供精准或多样化的响应。 - 参数设置是关键，如Temperature用于控制随机性，0表示无随机性，1则增加多样性；Top_p影响真实性，0更倾向于准确性，1追求多样性。 2. 提示技术： - 基本概念包括指令、上下文、输入数据和输出指示，每个部分都要根据任务需求定制。 - 提示词应清晰明确，例如使用“Theskyissobeautifultoday.”这样的格式，可以引导模型进行后续扩展。 3. 提示应用： - 遵循从简单到复杂的渐进式策略，先处理单一任务，再逐渐增加复杂性。 - 常用指令如“写入”、“分类”等，具体性和相关性是提升效果的关键。 - 使用分隔符（如“###”）清晰地标识指令和上下文，避免模糊不清的指示。 4. 通用技巧： - 提供明确的指令，如“将文本翻译成西班牙语”。 - 避免使用否定，改为积极的行动指示，如“提取地名”。 - 上下文的提供有助于模型理解任务背景，如在提及地名的具体场景中。 5. 注意事项： - 参数调整时，不必同时改变多个，可单个参数着手观察效果。 - 指令应放置在提示词的开头，以便模型理解和执行。 通过这些要点，你可以快速掌握提示词工程的基本原理和实践技巧，从而更有效地利用人工智能和大语言模型来完成各种任务。这个分享PPT提供了实用的指南和示例，无论是初学者还是有一定经验的用户都能从中受益。"